Google раскрывает принципы работы ИИ в поисковой системе
Эволюция машинного обучения в Google Search
Никола Тодорович, директор по разработке программного обеспечения Google Search, поделился ценными insights о том, как искусственный интеллект развивался внутри поисковой системы. За 15 лет работы в команде поиска он наблюдал, как сложные модели машинного обучения постепенно интегрировались в различные компоненты системы. Тодорович объяснил, что внедрение AI tools integration происходило постепенно, поскольку сложные модели труднее понимать и отлаживать по сравнению с простыми системами. Он отметил, что эти модели часто функционируют как «черный ящик», где инженеры не всегда понимают, что происходит внутри. Это создает сложности при отладке, особенно когда поисковые системы изменяются со временем или когда модель нужно заменить. Постепенный подход позволил Google безопасно тестировать и внедрять новые технологии без нарушения основной функциональности поиска.
SafeSearch как испытательный полигон для ИИ
SafeSearch стал одним из первых мест, где Google смогла развернуть модели ИИ в поиске, поскольку команда могла изолировать эти системы от основного ранжирования. Эта функция работала как автономные классификаторы изображений и видео, производящие сигналы о том, насколько откровенным может быть результат. Если возникали проблемы, инженеры могли итерировать модель, не нарушая работу остальной части поиска. Сверточные нейронные сети начали улучшать понимание изображений около 12 лет назад, что сделало SafeSearch естественным ранним случаем использования машинного обучения внутри поиска. Этот подход напоминает современные Auto Backlinks Builder, которые работают независимо, но интегрируются с основной системой. Успех SafeSearch продемонстрировал, что изолированное тестирование AI-компонентов позволяет безопасно внедрять инновации без риска для критически важных функций поисковой системы.
Будущее ИИ в поиске: AI Overviews и AI Mode
Тодорович описал AI Overviews как функцию, которая «накладывается поверх» существующих систем извлечения и ранжирования Google. Он подчеркнул, что извлечение и ранжирование под AI Overviews по-прежнему остается «старой школой». Процесс может включать веерные запросы, когда Google выявляет дополнительные запросы, связанные с оригинальным вводом, запускает их параллельно и объединяет результаты в один ответ. AI Mode следует аналогичной схеме, но работает с большей независимостью, имея «большую платформу для себя». Эти технологии показывают, как AI tools integration может эволюционировать, сохраняя при этом связь с традиционными поисковыми основами. Различие между AI Overviews и AI Mode стоит отслеживать по мере расширения AI Mode, поскольку это может повлиять на то, как Google объясняет видимость, измерение и рекомендации по оптимизации в будущем.
Source: Google Shares Insight On Black Box AI Models In Search
